Deriving the Metal and Alloy Networks of Modern Technology
Notice bibliographique
Résumé
Metals have strongly contributed to the development of the human society. Today, large amounts of and various metals are utilized in a wide variety of products. Metals are rarely used individually but mostly together with other metals in the form of alloys and/or other combinational uses. This study reveals the intersectoral flows of metals by means of input-output (IO) based material flow analysis (MFA). Using the 2007 United States IO table, we calculate the flows of eight metals (i.e., manganese, chromium, nickel, molybdenum, niobium, vanadium, tungsten, and cobalt) and simultaneously visualize them as a network. We quantify the interrelationship of metals by means of flow path sharing. Furthermore, by looking at the flows of alloys into metal networks, the networks of the major metals iron, aluminum, and copper together with those of the eight alloying metals can be categorized into alloyed-, nonalloyed-(i.e., individual), and both mixed. The result shows that most metals are used primarily in alloy form and that functional recycling thereby requires identification, separation, and alloy-specific reprocessing if the physical properties of the alloys are to be retained for subsequent use. The quantified interrelation of metals helps us consider better metal uses and develop a sustainable cycle of metals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».